Mutațiile genetice din tumorile cerebrale canceroase, depistate cu ajutorul IA

O echipă de neurochirurgi și ingineri de la Michigan Medicine, în colaborare cu cercetători de la universitățile din New York și California, a dezvoltat un sistem de screening de diagnosticare bazat pe inteligență artificială numit DeepGlioma, care folosește imagistica rapidă pentru a analiza specimenele de tumori prelevate în timpul unei operații și pentru a detecta mai rapid mutațiile genetice.

În cadrul unui studiu efectuat pe mai mult de 150 de pacienți cu gliom difuz, cea mai frecventă și mortală tumoră cerebrală primară, sistemul nou dezvoltat a identificat mutațiile utilizate de Organizația Mondială a Sănătății (OMS) pentru a defini subgrupurile moleculare ale afecțiunii cu o precizie medie de peste 90%.

Rezultatele au fost publicate în revista Nature Medicine.

„Acest instrument bazat pe inteligență artificială are potențialul de a îmbunătăți accesul și viteza de diagnosticare și îngrijire a pacienților cu tumori cerebrale mortale”, a declarat autorul principal și creatorul aplicației de diagnosticare DeepGlioma, prof. Todd Hollon, doctor în neurochirurgie la Universitatea din Michigan (U-M).

Clasificarea moleculară este din ce în ce mai importantă pentru diagnosticarea și tratamentul gliomului, deoarece beneficiile și riscurile unei intervenții chirurgicale variază în rândul pacienților cu tumori cerebrale în funcție de compoziția lor genetică.

De fapt, pacienții cu un tip specific de gliom difuz numit astrocitoame pot câștiga în medie cinci ani, prin îndepărtarea completă a tumorii, în comparație cu alte subtipuri de gliom difuz.

Cu toate acestea, accesul la testele moleculare pentru gliomul difuz este limitat și nu este disponibil în mod uniform în centrele care tratează pacienții cu tumori cerebrale. Atunci când este disponibil, spune Hollon, timpul de obținere a rezultatelor poate dura zile, chiar săptămâni.

„Barierele în calea diagnosticului molecular pot duce la o îngrijire suboptimală pentru pacienții cu tumori cerebrale, complicând luarea deciziilor chirurgicale și selecția regimurilor de chimioterapie”, a spus Hollon.

Înainte de DeepGlioma, chirurgii nu aveau o metodă de diferențiere a gliomelor difuze în timpul operației.

Oamenii de știință au început să dezvolte această idee în 2019. Sistemul combină rețelele neuronale profunde cu o metodă de imagistică optică cunoscută sub numele de histologie stimulată Raman (SRH), care a fost, de asemenea, dezvoltată la U-M, pentru a imagina țesutul tumorii cerebrale în timp real.

„DeepGlioma creează o cale pentru o identificare precisă și mai rapidă, care ar oferi medicilor o șansă mai bună de a defini tratamentele și de a estima prognosticul pacienților”, a declarat Hollon.

Chiar și cu un tratament standard optim, pacienții cu gliom difuz se confruntă cu opțiuni de tratament limitate. Timpul mediu de supraviețuire pentru pacienții cu gliom difuz malign este de numai 18 luni.

Deși dezvoltarea de medicamente pentru tratarea tumorilor este esențială, mai puțin de 10% dintre pacienții cu gliom sunt înscriși în studii clinice, care adesea limitează participarea subgrupurilor moleculare.

Cercetătorii speră că DeepGlioma poate fi un catalizator pentru înscrierea timpurie în studii clinice a acestor pacienți.